Overview
계열마다 도달하는 단계가 다르다
같은 4단계라도 어디에 힘을 싣는지는 학과마다 다릅니다. 산업 현장의 AI 도입 수준과 직무 윤리의 특성이 다르기 때문입니다.
모든 학과에 같은 목표를 주면 어떤 학과에는 지나치고 어떤 학과에는 모자랍니다. 에이전트는 학과 자료를 읽고 그 학과의 무게중심을 판정해 교육과정을 구성합니다.
유아교육과
인식·활용 중심에 비판적 융합을 강조
영유아의 AI 직접 노출은 최소화하고, AI는 교사가 매개하는 도구로 둡니다. AI가 만든 수업안은 발달에 맞는지 따져 봐야 하므로 비판적으로 평가하는 능력이 핵심입니다.
기계공학과
활용 · 비판적 융합 · 창출까지 다층
스마트팩토리, 디지털트윈, 예지보전이 이미 산업 표준 단계입니다. 활용에서 멈추면 산업 수요와 어긋나므로, 전공심화와 마이스터대 과정에서 창출형까지 올라갑니다.
치위생과 · 간호과
활용과 비판적 융합, 윤리를 강조
환자 안전과 법적 책임이 걸려 있습니다. 단순히 쓰는 것보다 AI 결과의 한계와 편향을 비판적으로 판단하는 역량이 필수입니다.
파란 칸은 중점을 두는 단계, 금색 글자의 남색 칸은 특히 강조하는 단계입니다.
Ethics by field
윤리의 무게중심도 다르다
분야마다 가장 먼저 지켜야 할 것이 다릅니다. 윤리 적용도 계열의 특성을 그대로 따릅니다.
| 분야 | 핵심 윤리 | 강조하는 것 |
|---|---|---|
| 유아교육 | 영유아 보호, 발달 적합성, 개인정보 | 활용보다 비판적 평가, 교사의 매개 |
| 기계공학 | 산업 안전, 책임 소재, 데이터 보안 | AI 예측이 틀렸을 때 책임을 분명히 하기 |
| 치위생·간호 | 환자 안전, 의료인의 직무 책임, 의료정보 보호 | AI에 의존하지 않는 독립적인 전문가 판단 |
How it is decided
무게중심은 이렇게 정해집니다
학과 자료를 읽는다
교육과정표, 인재상과 핵심역량, 교육과정개발 보고서에서 학과의 직무와 역량을 뽑습니다.
외부 자료와 맞춰 본다
정부·정책, 교육부, 지역·산업, 학교·학과, 기업·직무, 해외 표준 여섯 분야 자료에서 그 분야의 AI 도입 수준과 윤리 기준을 확인합니다.
교수자 진단을 반영한다
학과의 AI 교육환경과 교수자의 수업 역량 진단 결과를 함께 봅니다.
도달 단계를 제안한다
교과목마다 어느 수준까지 갈지 제안합니다. 받아들일지는 학과와 교수자가 판단합니다.
세 계열은 예시입니다 · 연구에서는 유아교육, 기계공학, 치위생·간호 세 계열을 본보기로 삼았습니다. 다른 학과도 같은 방식으로 직무와 윤리 특성에 따라 무게중심을 잡습니다.